Condiciones

Clase 9 de 24 • Curso de Manipulación y Transformación de Datos con Pandas y NumPy

Resumen

Las condiciones nos permiten hacer consultas más específicas.

arr = np.linspace(1,10,10, dtype = 'int8')
arr 
---> array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10], dtype=int8)

Regresa un array de booleanos dónde la condición se cumple.

indices_cond = arr > 5
indices_cond
---> array([False, False, False, False, False,  True,  True,  True,  True, True])

Regresa los valores para dónde la condiciones True.

arr[indices_cond] 
---> array([ 6,  7,  8,  9, 10], dtype=int8)

Múltiples condiciones.

arr[(arr > 5) & (arr < 9)] 
---> array([6, 7, 8], dtype=int8)

Modificar los valores que cumplan la condición.

arr[arr > 5] = 99
arr
---> array([ 1,  2,  3,  4,  5, 99, 99, 99, 99, 99], dtype=int8)

Contribución creada por: Edward Giraldo.

Elberth Ramón Cabrales Gutierrez

student•

Otra funcion muy util de numpy tambien es np.where(condicion, valor si, valor si la condicion no se cumple), ejemplo:

matriz = array([[19,  4, 43],
       [ 8, 96, 80],
       [ 6, 99, 35]])

np.where(matriz > 50, 0, 1)
--> 
array([[1, 1, 1],
       [1, 0, 0],
       [1, 0, 1]])

Alarcon7a

student•

es una excelente funcion

Daniel Choxin

student•

Buen aporte, gracias por el dato

Alfonso Morán

student•

✅Condiciones

Las condiciones nos permiten hacer consultas más específicas.

arr = np.linspace(1,10,10, dtype = 'int8')
arr ----> array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10], dtype=int8)

Regresa un array de booleanos donde la condiciones se cumple.

indices_cond = arr > 5
indices_cond
----> array([False, False, False, False, False,  True,  True,  True,  True, True])

Regresa los valores para donde la condiciones True.

arr[indices_cond] ----> array([ 6,  7,  8,  9, 10], dtype=int8)

Se pueden agregar múltiples condiciones.

arr[(arr > 5) & (arr < 9)] ----> array([6, 7, 8], dtype=int8)

De igual forma modificar los valores que cumplan la condición.

arr[arr > 5] = 99
arr ----> array([ 1,  2,  3,  4,  5, 99, 99, 99, 99, 99], dtype=int8)

Nicoll Idaly Angulo Mejia

student•

También se puede hacer con funciones normales y lambdas

arr = np.arange(1,11)

def number_is_even(num):
    return num % 2 == 0


number_is_even(arr)

lambda_func = lambda x: x % 2 == 0

lambda_func(arr)

Alejandro Alberto Pachas Chavez

student•

arr[ arr % 2 == 0 ]

Jeinfferson Bernal G

student•

Numeros pares en el array

arr = np.linspace(1,10,10, dtype='int8')
arr ----> array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10], dtype=int8)

arr[(arr % 2 == 0)]
arr ----> array([ 2,  4,  6,  8, 10], dtype=int8)

Numeros impares en el array

arr[(arr % 2 == 1)]
arr ----> array([1, 3, 5, 7, 9], dtype=int8)

Divisibles por un numero en particular (5)

arr[(arr % 5 == 0)]
arr ----> array([ 5, 10], dtype=int8)

Jonatan David Acevedo Lopez

student•

Mi aporte!! Cree una matriz y le agregue dos condiciones.

Daniel Alejandro Franco Meneses

student•

Ya vimos que para AND en NumPy se usa &, pero para el OR que no lo vimos se hace así arr[(arr > 3) | (arr == 99)]

Eduardo Peña Ramos

student•

Gracias.

Gabriel Obregón

student•

Ejercicios de condicionales: Encontré distintos métodos para usar condicionales, Dado un array numpy:

vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
vector

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

Cuales elementos son igual a 3 ó mayor a 8 (logical_or).

np.logical_or(vector == 3 , vector > 8)

array([False, False, True, False, False, False, False, False, True])

Cuales elementos son menores a 3 y mayores a 6 (greater/less/logical_and).

np.logical_and(np.greater(vector,3), np.less(vector, 6))

array([False, False, False, True, True, False, False, False, False])

Cuales elementos no son iguales a 7 (logical_not).

np.logical_not(vector == 7)

array([ True, True, True, True, True, True, False, True, True])

Si es menor a 5 = 1, si no = 1 (asarray para usar list comprehensions).

resultado = np.asarray([0 if val < 5 else 1 for val in vector])
resultado

array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])

Si es mayor que 5 le sumo cinco sino es nulo (where(condicional,resultado si es verdadero, si es falso )).

resultado = np.where(vector > 5, vector + 5, np.NaN)
resultado

array([nan, nan, nan, nan, nan, 11., 12., 13., 14.])

Yonatan Efraín Jara Boza

student•

Esta genial! Me gusta pasarme por los aportes para aprender así de rápido. Gracias

Aparte: Dice: Cuáles elementos son menores a 3 y mayores a 6 Debe decir: Cuáles elementos son mayores a 3 y menores a 6

Jorge Andrés Robledo Ariza

student•

Mi aporte

Daniel Alejandro Franco Meneses

student•

Me gusta tu Theme de VSCode ¿Cómo se llama?

Fernando Rodriguez-izquierdo Serrano

student•

arr = np.arange(1,101, dtype='int8')
print(arr)
print(arr[(arr % 2 == 0)]) #Pares
print(arr[(arr % 2 != 0)]) #Impares
print(arr[(arr % 3 == 0)]) #Multiplos de 3

Willy Da Conceicao

student•

Cuando se aplican dos condiciones a un array en numpy el símbolo & a que hace referencia? ¿Es algo propio de python o de la librería?

arr[(arr > 5) & (arr < 9)]

Alarcon7a

student•

Es propio de Python se puede tomar como un and

Romel Manrique

student•

np.where

También podemos utilizar np.where(<condición>) en lugar de hacer un slice de Verdaderos y Falsos.

np.where => Lista de arrays con los índices

flt = np.where(arr > 25)
flt
[O] (array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=int64),)

[<condicion>] => Lista de Datos Booleanos

arr > 2
[O] array([False,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True, True])

Ambos dan el mismo resultado.

arr[arr>25] == arr[flt]
[O] array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True])

Sin embargo, no se puede realizar operaciones bitwise entre ambos ya que, probablemente, no tengan las mismas dimensiones y si las tienen, estas se relizan entre dos tuplas de valores booleanos, y como np.where nos devuelve una lista de indices (enteros), no existe método que implemente esta operación confiable para este caso entre ambos tipos.

Con la prueba anterior

arr[(arr>25) & flt] 
[O] ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (10,) (1,7)

Con filt = np.where(arr>-1)

arr[(arr>-1) & flt] 
[O] array([[ 0., 10.,  0., 10.,  0., 10.,  0., 10.,  0., 10.]])
# Absurdo, se esperaría: array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90.])
# ya que ambas condiciones son iguales

Andrés Felipe Sierra Álvarez

student•

Es un ejercicio muy sencillo pero creo que se ejemplifica el reto, a final de cuentas hago una operación que me trae del mazo de cartas las que son rojas. ¿Válido o no?

Danilo Huamani Zapata

student•

Como podria agregar una condicion mediante una funcion determinada que regrese un booleano.

Por ejemplo: retorne los valores que son numero primero para un array de 1 a 100,

Alarcon7a

student•

Puede ser con la cláusula where o con apply, que se ve más adelante

Gibran Alonso Pérez Favela

student•

aquí dejo un aporte usando una matriz sencilla con una condición para cambiar valores.

David Dorado

student•

Propongo el siguiente ejemplo.

"""Acceder a los números impares que sean mayores a 35 y sumarles uno para que sean pares. """

import numpy as np
#crea una matriz aleatoria de números enteros
m = np.random.randint(0,100,(5,6))

#Crea una copia de la matriz m y la asigna a la variable m1.
m1 = m.copy()
print("m1: \n", m1)

#Crea las máscaras booleanas mask1 y mask2 a partir de los elementos de la matriz m1
#Si niego la mask1, entonces obtendré los números impares
mask1 = m1%2 == 0
mask2 = m1>35

#Selecciona los elementos de la matriz m1 que cumplen la condición ~mask1 & mask2 y los asigna a la variable m1_cond.
m1_cond = m1[~mask1&mask2]
print("cumplen con la condición: \n", m1_cond)

#Utiliza un ciclo for para modificar cada elemento de m1_cond sumándole 1
for i,num in enumerate(m1_cond):
    m1_cond[i] = num+1

#Asigna los elementos modificados de m1_cond a la matriz m1
m1[~mask1&mask2] = m1_cond
print("m1 modificada: \n",m1)

Acepto sugerencias para mejorar el código. Saludos

Fernando Quinteros Gutierrez

student•

😮 Estas funciones están rotísimas, definitivamente NumPy me sorprende cada vez más

Angel Vega

student•

Un poco del sprint no vino mal :)

Carlos Orejuela

student•

Reto:

tensor = np.random.randint(0, 20, (3, 3, 2))
tensor.sort()
tensor
# -- > array([[[ 4,  9],
        				[ 8, 12],
       				  [ 1,  4]],

								[[ 1,  5],
       					 [ 2, 19],
       					 [ 3, 14]],

     					  [[13, 15],
        				 [ 3, 14],
       					 [14, 16]]])
      	
"FILTRADOS"
pares = tensor[(tensor%2) == 0]
pares.sort()
pares #array([ 2,  4,  4,  8, 12, 14, 14, 14, 16])

impares = tensor[(tensor%2) != 0]
impares.sort()
impares #array([ 1,  1,  3,  3,  5,  9, 13, 15, 19])

cifras_2 = tensor[(tensor//10) > 0]
cifras_2.sort()
cifras_2 #array([12, 13, 14, 14, 14, 15, 16, 19])

"divisibles entre 3 y divisibles entr 4."
multi_3_4 = tensor[(tensor%3 == 0) & (tensor%4 == 0)]
multi_3_4.sort()
multi_3_4 #array([12])

"potencia al cuadrado y raiz cuadrada par."
arr = tensor[((tensor**2)%2 == 0) & ((tensor**(1/2))%2 == 0)]
arr #array([ 4,  4, 16])

Andrés Felipe Sierra Álvarez

student•

Excelente, en esta clase vimos que podíamos aplicar .copy() al arreglo para reemplazar los valores mayores a 5 sin afectar el valor original.

Rafael Camacho

student•

Existe alguna diferencia entre los condicionales de numpy y la funcion filter?

Condiciones

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